AI
생성형 AI를 활용한 이기종 데이터베이스 마이그레이션
두줄요약
이기종 데이터베이스 마이그레이션에서 생성형 AI로 스키마와 SQL 변환 공수를 줄이는 OMA를 소개했습니다.\n변환 뒤에는 단위 테스트와 기능 테스트로 결과를 검증해 정확성과 안정성을 높였습니다.
핵심 내용
- 이기종 데이터베이스 마이그레이션의 핵심 과제는 스키마 변환, SQL 수정, 결과 검증, 런타임 오류 처리, 성능 최적화까지 이어지는 큰 변환 공수
- AWS DMS Schema Conversion과 Amazon Q Developer의 생성형 AI 기능을 결합해, 사람이 하던 수작업 변환을 자동화하고 검증 범위를 넓히는 Oracle Modernization Accelerator(OMA) 소개
- OMA는 데이터베이스 변환, 애플리케이션 변환, SQL 단위 테스트 및 검증, 애플리케이션 기능 테스트의 4단계로 구성
- 실제 사례에서 Oracle에서 오픈소스 DB로의 전환 공수와 시간을 크게 줄인 효과를 제시
적용해볼 점
- 복잡한 SQL은 구문 변환뿐 아니라 결과 비교와 런타임 테스트까지 함께 묶어 검증하는 접근
- 변환이 어려운 객체와 오류 구간은 생성형 AI 기반 재변환과 수정 루프를 통해 반복 처리하는 방식
- 대규모 마이그레이션에서는 병렬 처리와 환경 자동화로 작업 시간을 줄이는 방식